我给了所有随机节点的初始值，但 WinBUGS 仍然给我这样的信息
<块引用>
这个初始值不对应一个随机
我有这种形式的数据
<pre><code>Iteration Chain Parameter value
<int> <int> <f
我无法让我的形状适用于狄利克雷过程高斯混合模型。我的数据 <code>observations</code> 的形状为 <code>(number
我有一个数据集，包括三个变量，包括公司 ID（有 96 家公司）、专家 ID（有 38 名专家）和专家给公司的
如果发散观察的数量高于某个阈值，我想自动重新采样 <code>server {
#listen 80;
listen 80 default_se
最小函数在模型拟合中可能会出现问题，因为它们引入了太多的自由度。我仍然想拟合这样一个模型来
我正在对两个组件中的泄漏频率分布进行建模。该模型假设任何组件的平均泄漏频率 (<em>mu</em>) 与泄漏
<a href="https://www.dropbox.com/s/ignlq1o11jgbkc8/file3.csv?dl=0" rel="nofollow noreferrer">Dataset file</a>我在 Python 中使用贝
我正在使用 R 并且我想从条件效应中提取数据
<pre><code>rb15 <- brm(X ~ 1 + Y , data = CB, family=sratio("logi
所以对于我的问题，有 n=10,000 人参与了临床试验。每个人在接种疫苗后都有感染病毒的概率 θp。我们得
我的数据是正态分布和常数值的 50:50 混合：
<pre><code>numdata = 10000
data = np.random.normal(0.0,1.0,numdata).astype
我有一个关于 excel 文件的数据集，我正在尝试训练贝叶斯模型以便对数据进行一些预测。
我使用 Pandas
我刚刚阅读了关于 <code>Bayesian optimization</code> 的文章，我想尝试一下。
我安装了 <code>scikit-optimize</
<a href="https://i.stack.imgur.com/TL1f7.png" rel="nofollow noreferrer">enter image description here</a>我正在尝试使用 gllamm 命
我阅读了一些关于 <code>BayesianOptimization</code> 的帖子和教程，但从未见过关于 <code>kappa</code> 变量的解释
我正在使用 pyMC3 模拟一个非常基本的贝叶斯网络。在这个模拟中，我只有分类变量。给定一个变量的值
Expected Improvement，贝叶斯优化中使用的采集函数由两部分组成，Exploitation 和 Exploration，例如，
EI = (
我正在求解一个 ODE 函数，但它返回一个错误。我对 Stan 相当陌生，并且已经阅读了手册（2.23 版），我
（基于三个测试检测怀孕）第一个是扫描测试，其假阳性为 1%，假阴性为 10%。第二种是验血，检测黄体
关于rjags中的以下coda.samples，
<pre><code>samples<-coda.samples(jags,
c('B', 'A'),
